Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-05 02:49 UTC

PrefectHQ / fastmcp

🚀 The fast, Pythonic way to build MCP servers and clients.

PythonApache-2.0★ 27.063 Sterne⑂ 2.225 Forksseit Nov. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekMCP-Serverwie das ermittelt wird
#model-context-protocol#fastmcp#mcp#agents#llms#mcp-clients#mcp-servers#mcp-tools#python

PrefectHQ/fastmcp erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (63/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

96
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

96
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 84 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PrefectOrganisation
939 Follower42 öffentliche Reposseit Mai 2018

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIfastmcp3.4.588.396.435110vor 8 Tagenagentfastmcpllmmcpmcp-clientmcp-servermodel-context-protocol
PyPIfastmcp-slim3.4.582.389.65414vor 8 Tagenagentfastmcpllmmcpmcp-clientmcp-servermodel-context-protocol
PyPIfastmcp-tasks4.0.0b12.6902vor 7 Tagenbackground-tasksfastmcpfastmcp-tasksmcpmodel-context-protocol
PyPIfastmcp-remote3.4.54.71410vor 8 Tagenfastmcpfastmcp-remotemcpmcp-remotemodel-context-protocoloauthstdio

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.970 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.970
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 7,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv4.0.0b1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases7,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

96Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 27.063 Stars
25/25Forks — 2.225 Forks
11.5/15Watcher — 119 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.225
stars27.063
watchers119
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 170.793.493 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfastmcp, fastmcp-slim, fastmcp-tasks, fastmcp-remote
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads170.793.493
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

72Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 76 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 96 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled96
top_contributor_share0,762

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36.3/42Issue-Lösungsquote — 86 % der Issues geschlossen
25/30PR-Annahme — 2.230/2.672 entschiedene PRs gemergt
4.6/13Newcomer PR acceptance — 5/14 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 10/30 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.230
open_issues241
closed_issues1.546
prs_merged_7d19
prs_decided_7d27
prs_merged_30d44
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,865
closed_unmerged_prs442
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d14

Eigentümerschaft & Trägerschaft

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
21.4/25Reichweite des Inhabers — 939 Follower von PrefectHQ
23.9/25Kontohistorie — 42 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers939
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginPrefectHQ
public_repos42
account_age_days3.004
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 4 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 7 Tagen
20/20Versionshistorie — 110 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfastmcp, fastmcp-slim, fastmcp-tasks, fastmcp-remote
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish7

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

91Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 20 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://gofastmcp.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmodel-context-protocol, fastmcp, mcp, agents, llms, mcp-clients, mcp-servers, mcp-tools, python
has_wikinein
homepagehttps://gofastmcp.com
docs_sitehttps://gofastmcp.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

63Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 10/30 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages67
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:fastmcp@3.4.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 67 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

86Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .cursor/rules/core-mcp-objects.mdc, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
37.6/40Lesbare Commit-Historie — 67 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,705
agent_instruction_files.cursor/rules/core-mcp-objects.mdc, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes20.920

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — examples/atproto_mcp/src/atproto_mcp/py.typed, examples/smart_home/src/smart_home/py.typed, fastmcp_remote/fastmcp_remote/py.typed, fastmcp_slim/fastmcp/py.typed, fastmcp_tasks/fastmcp_tasks/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsexamples/atproto_mcp/src/atproto_mcp/py.typed, examples/smart_home/src/smart_home/py.typed, fastmcp_remote/fastmcp_remote/py.typed, fastmcp_slim/fastmcp/py.typed, fastmcp_tasks/fastmcp_tasks/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (examples/atproto_mcp/src/atproto_mcp/py.typed, examples/smart_home/src/smart_home/py.typed, fastmcp_remote/fastmcp_remote/py.typed, fastmcp_slim/fastmcp/py.typed, fastmcp_tasks/fastmcp_tasks/py.typed)
54.4/55Handhabbare Dateigrößen — 9/820 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes131.520
source_files_sampled820
oversized_source_files9

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — demos, examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsdemos, examples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

27.063GitHub-Sterne
96Mitwirkende
1.970Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
241offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 21 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.225 ⇿
0Sterne
2.225Forks
47Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

1.0001.2501.5001.7502.0002.2502.225202025-102026-032026-08
Major 1Minor 6Patch 24
OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-05 02:49 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 10/30 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 16 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImcp-types>=2.0.0,<3.0.0fastmcp_slim/pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.0.0fastmcp_slim/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.0fastmcp_slim/pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.0.0fastmcp_slim/pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.1.0fastmcp_slim/pyproject.toml
PyPIrich>=13.9.4fastmcp_slim/pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0.0fastmcp_slim/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 221

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 18 direkte und 203 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPImcp-types—direkt
PyPImcp-types2.0.0direkt
PyPIplatformdirs—direkt
PyPIplatformdirs4.11.0direkt
PyPIplatformdirs4.9.4direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpydantic-settings—direkt
PyPIpydantic-settings2.14.2direkt
PyPIpython-dotenv—direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIrich—direkt
PyPIrich14.3.3direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIaiofile3.11.1indirekt
PyPIaiofile3.9.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.117.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-identity1.25.3indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIburner-redis0.1.6indirekt
PyPIcachetools7.0.5indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcaio0.9.25indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcronsim2.7indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIcyclopts4.10.0indirekt
PyPIcyclopts4.22.1indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdirty-equals0.11indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfancycompleter0.11.1indirekt
PyPIfastapi0.139.2indirekt
PyPIfastmcp—indirekt
PyPIfastmcp3.2.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.55.2indirekt
PyPIgoogle-genai2.12.1indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIgrpcio1.82.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.7.0indirekt
PyPIhttpx—indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhttpx22.7.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinline-snapshot0.35.2indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.15.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.1indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.1indirekt
PyPIjoserfc1.7.4indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.4.5indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIloq0.1.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImcp1.28.1indirekt
PyPImcp2.0.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImsal1.37.0indirekt
PyPImsal-extensions1.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIopenai2.46.0indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.40.0indirekt
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-proto1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.65b0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathable0.5.0indirekt
PyPIpathable0.6.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpdbpp0.12.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIphue2—indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprefab-ui0.20.2indirekt
PyPIprek0.4.10indirekt
PyPIprometheus-client0.25.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIprotobuf7.35.1indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.4indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.5indirekt
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PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIqrcode—indirekt
PyPIredis8.0.1indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich-rst1.3.2indirekt
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PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruff0.15.22indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsse-starlette3.3.2indirekt
PyPIsse-starlette3.4.6indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItaskgroup0.2.2indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPItesting-demo0.1.0indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItqdm4.69.0indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPIty0.0.61indirekt
PyPItyper0.27.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIuncalled-for0.2.0indirekt
PyPIuncalled-for0.3.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuv-dynamic-versioning—indirekt
PyPIuvicorn0.41.0indirekt
PyPIuvicorn0.51.0indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebsockets—indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:fastmcp@3.4.5 zieht 67 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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